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Q：
スケールアウトとスケールアップ（アーキテクチャ、アプリケーションなど）の違いは何ですか？
A：
「スケールアップ」および「スケールアウト」という用語は、ハードウェアシステムに機能を追加するためのさまざまな戦略を説明する際によく使用されます。これらは、より多くのプロセッサ容量、メモリ、およびその他のリソースの必要性に対処する根本的に異なる方法です。
通常、スケールアップとは、より高性能な中央制御装置またはハードウェアを購入してインストールすることを指します。たとえば、プロジェクトの入力/出力要求が個々のサーバーの制限に押し付けられ始めた場合、スケールアップアプローチは、処理能力とRAMを備えたより高性能なサーバーを購入することです。
対照的に、スケールアウトとは、他のパフォーマンスの低いマシンをリンクして、より高度なマシンの作業をまとめて行うことを意味します。これらのタイプの分散セットアップでは、異なるシステム軌道を介してデータを実行することにより、より大きなワークロードを簡単に処理できます。
各アプローチには、さまざまな利点と欠点があります。スケールアップは高価になる可能性があり、最終的には、一部の専門家は、市場の個々のハードウェア部品の制限のために実行不可能であると主張します。ただし、これによりシステムの制御が容易になり、特定のデータ品質の問題に対処できます。
スケールアウトの人気の主な理由の1つは、このアプローチが、Apache Hadoopのようなツールで今日行われている多くのビッグデータイニシアチブの背後にあるものだということです。ここで、中央データ処理ソフトウェアシステムは、非常に用途が広く能力の高いシステムのために、ハードウェアの巨大なクラスターを管理します。しかし、専門家は現在、スケールアップとスケールアウトの使用について議論を始めており、どの種類のアプローチが特定のプロジェクトに最適であるかを検討しています。